wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Понятие машинного обучения

Total questions: 25

Worksheet time: 11mins

Name
Class
Date
1.

Класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение за счёт применения решений множества сходных задач

a)

оптимизация

b)

машинное обучение

c)

статистика

d)

теория информации

2.

Обучение, основанное на выявлении эмпирических закономерностей в данных

a)

обучение по прецедентам

b)

дедуктивное обучение

c)

кластеризация

d)

регрессия

3.

Машинное обучение определяется как процесс решения практической задачи путем (выберите два ответа)

a)

спецификации данных

b)

формирования набора данных

c)

алгоритмического построения статистической модели

d)

формализации данных

4.

Какие задачи не решаются методами машинного обучения?

a)

задачи, решаемые аналитическим путём

b)

задачи, решаемые методами оптимизации

c)

задачи, решаемые статистическими методами

d)

задачи, решаемые с помощью генетических алгоритмов

5.

Какой вариант не относится к ветвям машинного обучения?

a)


Statistics

b)

Unsupervised learning

c)


Supervised learning

d)


Reinforcement learning

6.

Какова цель алгоритма машинного обучения с учителем?

a)


Структурировать выборку

b)

Выделить кластерную структуру

c)


По описанию объекта дать ответ на заранее заданный вопрос

d)


Измерить характеристику каждого объекта

7.

Какова цель алгоритма машинного обучения без учителя?

a)


Структурировать выборку

b)


Выделить кластерную структуру

c)


По описанию объекта дать ответ на заранее заданный вопрос

d)


Измерить характеристику каждого объекта

8.

Какие задачи относятся к машинному обучению с учителем? (выберите две)

a)


Понижение размерности

b)


Классификация

c)


Регрессия

d)


Кластеризация

9.

Какие задачи относятся к машинному обучению без учителя? (выберите две)

a)

Понижение размерности

b)


Классификация

c)


Регрессия

d)


Кластеризация

10.

Задача, в которой требуется входные данные отнести к тому или иному классу

a)

регрессии

b)

кластеризации

c)

классификации

d)

ранжирования

11.

Задачи, в которых делаются прогнозы в виде вещественных чисел на основе входных данных

a)

регрессии

b)

понижения размерности

c)

классификации

d)

кластеризации

12.

Задачи, подразумевающие упорядочивание (по некоторому критерию) входного набора данных

a)

регресии

b)

кластеризации

c)

классификации

d)

ранжирования

13.

Какие данные могут входить в обучающую выборку?

a)

результаты измерений

b)

изображения

c)

векторы

d)

звуковые сигналы

14.

Набор сведений об объекте, представленных в виде некоторого вектора

a)


Объект

b)


Размерность

c)

Признак

d)

Класс

15.

Какие признаки объектов относятся к категориальным?

a)

Номинальные

b)


Непрерывные

c)


Бинарные

d)


Географические

16.

Семейство функций, зависящих от некоторых параметров, из которых выбирается алгоритм машинного обучения -

a)

модель

b)


признаки

c)


объект

d)


ветви машинного обучения

17.

La(x,y)=∣a(x)−y∣

a)


функция Лагранжа

b)

тестовая выборка

c)


тренировочная выборка

d)

функция потерь

18.

Основной принцип решения задачи обучения по прецедентам

a)

минимизация эмпирического риска

b)


математическое ожидание функции потерь

c)


максимизация ожидаемого риска

d)


модель машинного обучения

19.

Какие значения могут принимать целевые данные при бинарной классификации?

a)

y∈ {−1,1}y\in\ \left\{-1,1\right\}

b)

y∈{0,1}My\in\left\{0,1\right\}^M

c)

y∈ Rmy\in\ R^m

d)

y∈{1,2,...,M}y\in\left\{1,2,...,M\right\}

20.

Какие значения могут принимать целевые данные при M-классовой классификации?

a)

y∈ {−1,1}y\in\ \left\{-1,1\right\}

b)

y∈{0,1}My\in\left\{0,1\right\}^M

c)

y∈ Rmy\in\ R^m

d)

y∈{1,2,...,M}y\in\left\{1,2,...,M\right\}

21.

Какие значения могут принимать целевые данные в m-мерной задаче регрессии?

a)

y∈ {−1,1}y\in\ \left\{-1,1\right\}

b)

y∈{0,1}My\in\left\{0,1\right\}^M

c)

y∈ Rmy\in\ R^m

d)

y∈{1,2,...,M}y\in\left\{1,2,...,M\right\}

22.

Какие значения могут принимать целевые данные в одномерной задаче регрессии?

a)

y∈ {−1,1}y\in\ \left\{-1,1\right\}

b)

y∈{0,1}My\in\left\{0,1\right\}^M

c)

y∈ Rmy\in\ R^m

d)

y∈ Ry\in\ R^{ }

23.

Как называют ai=a(xi)a_i=a\left(x_i\right) ?

(a)  

24.

Как называют функцию, вычисляющую меру несоответствия между нашей моделью и обучающей выборкой?

a)

решающая функция

b)

целевая функция

c)

функция потерь

d)

идеальный алгоритм

25.

Q=(a,Xl)=1l∑i=1lL(a,xi)Q=\left(a,X^l\right)=\frac{1}{l}\sum_{i=1}^lL\left(a,x_i\right)

a)

функция потерь

b)

решающая функция

c)

метод наименьших квадратов

d)

средний эмпирический риск

Similar Resources on Wayground

Электронная библиотека ОТ-Р-24

20 questions

Электронная библиотека ОТ-Р-24

quiz

Worksheet

•

10th Grade - University

03-синтаксисSQL(по модулю2)

22 questions

03-синтаксисSQL(по модулю2)

quiz

Worksheet

•

University

МО_1

23 questions

МО_1

quiz

Worksheet

•

7th Grade - University

Негативные аспекты

25 questions

Негативные аспекты

quiz

Worksheet

•

9th Grade - University

Тест по теме "Notion"

25 questions

Тест по теме "Notion"

quiz

Worksheet

•

University

1 Тестирование программ

28 questions

1 Тестирование программ

quiz

Worksheet

•

10th Grade - University

Дифференцированный зачет_ПК

20 questions

Дифференцированный зачет_ПК

quiz

Worksheet

•

10th Grade - University

Криптография

21 questions

Криптография

quiz

Worksheet

•

University